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测试和调试是构建高质量应用的关键。编写单元测试验证单个函数的功能编写集成测试验证组件之间的交互进行性能测试确保应用性能使用调试工具诊断问题编写可测试的代码使用测试覆盖率工具建立持续集成流程现在就在你的项目中应用这些最佳实践吧。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区分享。
以上就是如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求的内容了。
熟悉这些命令后，我们就可以方便构建自己的自动化代码或者自动化测试工具。
Jmeter分布式测试环境中有两个角色：Master 和 Slaves、Master节点：向参与的Slaves节点发送测试脚本，并聚合Agent节点的执行结果。Slaves节点：接收并执行Master节点发送过来的测试脚本，并将执行结果返回给Master。
摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。
之前也总结过一篇关于性能的文章，地址在http://www.cnblogs.com/carysun/archive/2008/08/09/BasicPerformance.html，今天又看到DW上又有一篇很好的关于Lotus性能的文章，放在自己的blog中方便查找。1.主要因素一般而言，以下因素对应用程序的性能影响最大：视图的数量及其复杂性。删除不使用的视图或合并相似的视图。对于包...
摘要：邮轮乘客管理系统(PMS)负载测试对保障高峰期的系统稳定性至关重要。本文针对邮轮行业特点，提出完整的测试方法论：从目标定义(响应时间<2秒)、工具选择(JMeter/LoadRunner)到场景设计(基准/压力/峰值测试)。特别解决邮轮行业特有的高并发登录、实时数据同步等挑战，推荐负载均衡、异步处理等方案。文章还展望AI预测负载、云原生工具等2026年趋势，强调将测试融入CI/CD流程
《物联网测试工程师实战指南》摘要：面对2026年全球350亿台物联网设备带来的测试挑战，本文提出四维实战框架：1）硬件层需攻克环境应力测试（-40℃~85℃循环）、传感器校准（血氧模块2.3%偏移率）及功耗管理（±3%精度仿真）；2）软件层应对固件升级、协议转换、并发负载等28项关键问题；3）网络层解决ZigBee断裂（占故障38%）等协议问题，构建5ms同步精度的边缘测试集群；4）安全层建立三级
本文介绍了pytest框架中的三种断言方法：标准断言、近似性断言和异常断言。标准断言使用assert语句验证表达式结果；近似性断言通过pytest.approx()比较浮点数或数组，支持相对/绝对容差设置；异常断言分为pytest.raises()验证单个异常和pytest.RaisesGroup()验证异常组，后者能精确匹配嵌套异常结构、类型和消息。文中通过代码示例展示了每种断言的具体用法，包括
摘要：数据可视化正重塑软件测试领域，将海量测试数据转化为直观洞察。本文探讨了测试报告可视化的核心价值与挑战，介绍了主流工具（如Tableau、Grafana）及技术栈选择策略，提出了基于Deming循环的四步质量改进框架。通过电商平台和医疗软件等案例，验证了可视化在提升响应速度60%、缩短整改周期40%等方面的实效。未来趋势指向AI集成与预测分析，建议从业者从小处着手，平衡实用性与美观性。数据可视
AI编程正从辅助工具转变为工程参与者，业务代码增长放缓而规范约束类内容增加。核心变化在于：1）AI Agent开始承担完整任务链路，需显性表达过去隐性的决策；2）Spec的核心作用是限制决策空间而非描述需求；3）Agent"造轮子"常因信息缺失而非能力不足；4）Token成本失控源于上下文管理不善；5）提高有效信息密度是关键。这一转变要求将隐性经验转化为系统约束能力，工程化水平
单元测试在线上运行时，感觉像空气（AIR）一样感觉不到，但在测试质量的保障上，却是非常关键的。好的单元测试宏观上来说，具有自动化、独立性、可重复执行的特点。
QwenCode v0.5.0版本标志着从CLI工具向完整开发生态的转型。本次更新推出VSCode插件和TypeScript SDK，突破命令行边界，实现与主流开发环境融合。其核心定位为通用CodeAgent，强调工程可控性而非炫技，支持多任务并行处理开发全流程。通过提供基础能力组件，QwenCode正发展为开发者生态的基础设施，未来将扩展更多语言SDK和集成形态，推动AI编程进入工程化阶段。这次
2025年AI行业正经历关键转型：从追求模型规模转向注重系统落地能力。大模型发展趋于稳定，不再依赖参数竞赛，而是通过工程优化提升可靠性和持续运行能力。Agent技术从概念验证转向实际应用，成为新型软件形态，但商业价值取决于交付能力而非技术本身。AINative逐步重构软件工程，以渐进方式融入现有系统。具身智能虽受资本热捧，但行业保持理性，等待商业化突破。金融、医疗等传统领域更关注AI与业务流程的深
报错：WARN - #com.huawei.deveco.projectmgmt.ohos.setting.ohpm.task.OhpmInstallTask - execute init task failed. execute 'ohpm init' failed. exitCode=243。DevEco Studio默认装的是16.20.1，终端装的是16.20.2。我在终端执行命令： no
自动高亮语法、格式化查询适用场景：与 GraphQL 服务端交互（如 Apollo Server、Hasura）
本文将引导你使用 Playwright MCP 和 GitHub MCP 服务器进行端到端测试。
本文介绍了如何利用Playwright和MCP框架构建自然语言驱动的自动化测试系统。主要内容包括：1）环境搭建和项目初始化；2）MCP客户端实现与服务器连接；3）测试生成器的开发，支持自然语言解析和测试代码生成；4）完整的测试运行流程实现。通过该系统，用户可以使用自然语言描述测试场景，自动转换为可执行的Playwright测试代码。文章还提供了高级功能扩展方案和实际应用示例，展示了这种创新测试方法
下载地址：https://files.cnblogs.com/files/5ishare/sigar-amd64-winnt.rar。需要下载 slf4j-api-1.7.30.jar 和 slf4j-log4j12-1.7.25.jar 这两个 jar 包，下载后将slf4j-api-1.7.30.jar、slf4j-log4j12-1.7.25.jar 2个jar包放在。新增：cd D:\Se
好了，本地的测试代码调试通过了，服务端也准备就绪。①.测试机器：环境准备，为了快速的让IT人员准备机器，大概50-60台， 我们先把需要的测试工具，测试脚本和脚本依赖环境requirements文件都给IT人员，让IT人员先统一的帮忙安装好系统的同时帮助我们安装好我们需要的软件环境。webrtc服务端环境，服务端使用集群方式部署的，有不同城市的服务器，本次压力测试的目标不是压测集群的压力极限， 而
通过合理选择工具并整合流程，可在5个月内高效完成美团外卖App的全方位质量保障。以下是针对美团外卖App测试项目中。
示例调用：定义了一个计算两数之和的函数描述，并调用generate_test_cases_with_doubao函数获取测试用例，最后打印出生成的测试用例。细化功能描述：提供更详细的功能细节，包括输入参数的范围、边界条件、预期的输出格式等，这样豆包 AI 能生成更精准的测试用例。提高效率：AI 可以在短时间内分析大量的代码逻辑和功能需求，快速生成大量的测试用例，大大缩短了测试用例编写的时间。多次请
本文介绍了Robot Framework中的循环结构，包括FOR和WHILE循环的使用方法。FOR循环部分详细讲解了单循环、多行循环对象、循环嵌套、多变量循环、ENUMERATE遍历、RANGE循环和ZIP循环等多种用法，并强调了版本差异和注意事项。WHILE循环部分说明了条件设置、循环限制参数（次数/时间）以及错误处理配置，特别指出6.1版本后可以省略条件。文章通过代码示例和运行截图直观展示了各
MCP协议是连接大模型与外部工具（如API/数据库）的标准化解决方案，采用客户端-服务器架构。服务端部署支持阿里云配置（生成HTTP/SSE端点）或本地FastMCP搭建，客户端可通过通义灵码等工具连接。配置需关注端点类型（STDIO/SSE）、命令参数及权限控制，单服务建议不超过30个API以确保性能。典型应用包括文件操作、AI搜索整合和数据库管理，进阶场景支持Java/Spring生态和容器化
VSCode断点调试简明指南（以Python为例）：1.基础操作：单击行号设断点，F5启动调试，使用工具栏控制执行流程；2.调试信息：查看变量、调用堆栈，在控制台交互修改值；3.高级功能：设置条件断点、日志点，捕获异常；4.配置：通过launch.json定制调试参数。支持多种语言，需安装对应扩展。
近年来，随着人工智能技术在测试领域的深度应用，传统手工测试工程师正面临前所未有的职业转型挑战。头部互联网企业纷纷将AI测试能力纳入人才核心评估标准，掌握智能体（Agent）开发与落地的工程师，薪资普遍突破20-50K区间。本文将深度解析大厂AI测试核心技术栈，揭开高薪岗位背后的技术密码。一、AI Agent：重新定义自动化测试的「智能大脑」什么是AI Agent（智能体）？AI Agent是具备自
本教程介绍如何使用开源工具n8n快速搭建自动化工作流。通过Docker部署n8n后，用户可在5分钟内创建从手动触发到Slack消息发送的简单流程。教程详细讲解了节点连接、Slack授权配置等关键步骤，并演示了如何利用表达式实现动态消息内容。这个基础示例展示了n8n可视化编程的便捷性，为后续探索更复杂的自动化场景（如定时任务、邮件通知等）奠定了基础。
Apifox全面支持WebSocket协议测试，提供连接管理、消息收发、事件监听等核心功能。该工具支持文本/二进制消息格式，内置语法高亮和变量替换，并可通过时间线视图追踪交互过程。特别针对Socket.IO提供ACK确认和多参数支持，同时具备团队协作和文档生成能力。目前版本暂不支持WebSocket Mock功能，建议使用客户端以获得完整体验。该方案适用于即时通讯、金融行情等实时交互场景，显著提升
在 C++ 项目中通过 Google Test（gtest）编写单元测试后，若想衡量测试的“广度”与“深度”，就需要对测试覆盖率进行度量。所谓**覆盖率**，是指代码被测试执行时所覆盖到的比例，包括行覆盖率（Line Coverage）、分支覆盖率（Branch Coverage）等不同维度。它可以帮助我们直观地识别尚未测试到的盲区，但是要明白“如尼采所言，人们往往只相信他们想相信的东西”，仅有高
EvalScope 是一款功能强大且易用的大模型性能测试工具，通过本文的实战案例，我们了解了如何配置参数、执行测试以及解读结果。无论是研究模型性能瓶颈，还是优化生产环境中的模型服务，EvalScope 都是一个不可或缺的工具。
在软件开发中，调试和测试往往比写功能更费时间。幸运的是，大语言模型（LLM）不只是写代码的助手，也能成为你的“代码医生”。本章将介绍如何用Prompt让模型生成测试用例、协助定位错误，并解释复杂代码的行为逻辑，从而显著提升调试效率和代码稳定性。
从结果来看，要比预期好很多，最开始的目标是在写单元测试的效率提升 30%，从结果来看是要大于这个预期的。从结果来看就是 Cursor + 提示词，生成单元测试，如果想直接看结果可以直接跳到【四、使用Cursor】，如果想要看看对比，可以一步步往下看。对于各种IDEA插件生成的单元测试来说，几乎就只有手动调试一种方式，主要原因它们对整个代码库理解不是很好，很难对给出的异常做太多的优化。（但效果并不是
摘要：软件测试正经历从人工构造到智能生成的范式转变。传统测试数据准备耗时30%-50%工作时间，面临一致性差、覆盖不全等问题。Dify工作流与大模型结合实现智能生成，能精准解析测试需求并动态适配规则变更。实践显示效率提升90%，单日可生成200万条高质量数据。这一变革使测试工程师角色转向场景设计，推动测试数据成为可追溯、可复用的数字资产。未来，多模态模型将推动测试数据向更精细化、场景化发展。
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